활용되지 않은 제약 데이터를 R&D의 연료로 전환하기: AI 예측 역량을 극대화하는 3가지 실질적 실행 단계

AI 중심의 R&D 시대에, 제약 기업은 더 이상 데이터 관리를 선택 사항으로 여길 수 없습니다. 적절한 기반이 없다면 가장 발전된 알고리즘조차도 신뢰할 만한 예측을 제공하지 못해 핵심 R&D 의사 결정과 경쟁력 확보를 이끄는 통찰의 신뢰도가 약화됩니다.

내부 R&D 데이터는 여전히 단편적이거나 불일치한 경우가 많고, 외부에서 라이선스를 취득한 컨텐츠는 통합이 쉽지 않습니다. 그 결과 제한된 데이터로 학습된 AI 모델은 필연적으로 정보의 사각지대를 만들며, 편향된 결과와 신뢰성이 떨어지는 예측을 생성해 확신을 가진 R&D 의사 결정을 어렵게 만듭니다.

이 보고서는 AI 및 데이터 전략을 고도화하기 위한 실질적인 로드맵을 제시합니다. 고립된 시스템을 연결하고, 연구 데이터를 체계화하며, 내부 지식을 신뢰할 수 있는 외부 콘텐츠로 보강함으로써 제약 리더들은 예측 AI 이니셔티브를 강화할 수 있습니다.

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